5 N3 R) I4 r( j" r6 S4 b: h, A0 o
〖课程介绍〗
/ N5 {* i; n% \. Q1 X! Z目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。6 u6 p2 a/ A* d! b$ e
) X3 ]) }6 E/ X2 h
〖课程目录〗2 A4 Y7 K9 D# @4 d! M2 v
第1章 课程导学1 {2 L" ^3 _! N. s3 a5 v# a
1-1 课程导学 (12:34) \( c1 v, C$ M+ |
; n# d5 |: I: }9 J- V' {第2章 基础知识
% K( E' X* a- g2-1 什么是TensorFlow (10:24)0 [4 f; [: N- U3 f1 X% @- o
2-2 张量、图、会话 (06:17)
3 l5 X. |, Y! P0 B& |% c+ e2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
5 h) g. \( b4 R- V/ Y( o" L8 K0 A2-4 Android操作系统 (16:19)
- s0 Q) x m1 e g8 t9 A2-5 Java安装 (10:15) G& m4 l+ D8 I. Q' J9 r+ U
2-6 Java环境搭建 (02:40)
4 H9 H8 E# G4 D2-7 Android安装及运行 (10:39)
, x2 i) [, `2 M2 V r2-8 第一个Android程序 (05:34)
1 R- M7 M1 e7 \/ \5 X1 l( v/ _9 O& K3 t5 h; L/ s6 J
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
4 `) }8 N% e, ]6 }0 T; e3-1 常用模型 (10:15)0 {" i3 G1 C$ g! L& t
3-2 BP神经网络 (10:53)2 ?+ {9 d9 g/ j" o3 y0 b
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
- F, H: W) j' j* g) P1 R3-4 循环神经网络（2） (06:07)
! d, o1 G) v8 N; V+ ?' {2 I+ u3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)( |1 Z$ c* ~5 n8 @; }0 A2 r
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
. r( `: ?) T2 a# D0 B3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)4 I: O/ A! A' N) G
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
z% h! d" r8 Q q& }0 g
- W% O( T' b! d, l" V2 ^1 l第4章 NLP基础
/ X5 ]' w! o) L# T/ ]( o+ _ v% [4-1 NLP基础 (04:19)
: p& b) K0 E# D9 O" i# G4-2 分词技术 (05:29)
4 q" h- U- f* r1 C: M4 v# _' v! R4-3 词性标注 (08:34)
, v% n& O5 `% `' g! Q4-4 命名实体识别 (08:25)
& b" [" M1 e5 r' N& j0 m% ~/ t" n1 ]4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
' `( D, d! n! J5 l8 \4 \3 i4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
& \1 r/ }- ~. P: p; [2 U" {4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
4 i+ @5 q1 r, f8 O$ x' ~! {4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)) n) b9 ~5 b/ Y7 m2 h$ p
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
! f$ W H6 G+ h1 C$ g4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
2 s6 [6 \" w% U& R8 s n4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
+ o ?6 F8 I! Q
8 t( v9 X1 j, G: G; C5 {第5章 文本处理方法
4 B5 h6 |7 w; p% h5 L0 n5-1 语料的获取与处理 (15:19)
* K; G9 G" L$ g3 X. h0 _6 B7 g) U5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
6 Q7 S* i6 @5 X2 v( v' J5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
. G- r8 F) y8 O: p$ A7 U5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)5 q* m7 V7 B5 L) @; z
5-5 词向量与Word2vec (07:26)6 v$ u. D, ~4 l( ^
5-6 文本处理方法 (11:39)7 F7 i5 Q" p+ c9 \9 L+ U
4 `; Y% `0 [* S: ?/ ?, u( y
第6章 实战之聊天语料处理 h2 x* m2 M% w3 W
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* V) I+ C* Q+ ` G* }2 e6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)3 H( |. X5 q3 W
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)) [; k% O3 S, w) D* z
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
7 d% `2 X8 E1 C+ S6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29). q F& Z5 n+ l3 }7 B. _; P
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); O# F" r( J7 u; _! l# z" X6 g
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00). \5 v9 m% ]: c5 ^% Q; o( G% J
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
+ ], s1 n8 N& Z: P$ [% F6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
. }, h$ x7 B L6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20); w9 E3 ~9 c9 u: ?3 h m) {
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
; N. i: y$ k' H& @: V, i8 q N* f6-12 语料处理实战小结 (11:36)
: T2 F* \' ~, F3 V j: ~
+ T4 ?# p8 w+ s第7章 聊天机器人原理
0 c4 f* W, n% S: r# W+ p) d7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
2 M: B( @. P' ?& s7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
( f$ L; v) B+ H6 Q: H7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)% h0 I. d" ~; A5 P
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
( \4 U1 {- r: r# Z* W6 S. z) n! p, A) O' c7 E/ I
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; E5 b! \: [, ~& H9 B8-1 线程处理（1） (09:15)
8 B8 W8 d$ s5 Q: r: ?; E8-2 线程处理（2） (10:10)
8 p+ N. }) z3 h4 T$ U0 |8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
v* R3 D6 U2 R8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50); W" @: Z9 {/ t
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)% G( a, H) j) V( O* b& D
8-6 batch_flow（1） (07:28)
7 W4 a% ` ~; c8-7 batch_flow（2） (05:49)9 o/ Z2 d- ~( W- C6 H# ^5 y: Q/ N
8-8 batch_flow（3） (14:43)
/ d$ c; c3 T( s' N: d8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)- | D# U+ A( T! L7 ]* h
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
4 i. S) P& T- L3 m% _8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)6 a+ J9 @3 J) A& \$ m* ~
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)# O' e" i u+ |, E2 A! H* y
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53), f/ s; Y* ~/ x' w
6 u# K7 Y# j& c- \4 K第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
' T! p/ W- v2 ?( s9 D# H9-1 基本流程介绍 (10:37)! `2 q, _( x" w7 q; e2 A
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)4 L' ]# ^3 H+ t. w
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
8 E8 C# n, k' M! N$ ?9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
( L4 }2 f4 R; k. k/ j" Q9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)$ N1 w% r1 B/ {' l: B# T
9-6 构建模型（1） (06:43)( M4 M3 m3 c+ F" t1 l
9-7 构建模型（2） (08:38)
/ Y4 ~0 o0 w$ W8 `# J# w% {1 \7 p% k9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)) v- D Y/ m/ p# q7 k
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
5 l! {( {- {5 H5 O6 k: F& I; ^9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
( k8 K N: i4 p8 a" B2 U9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# x3 A* S9 f) Y' u& ^0 S9-12 构建解码器（1） (08:28)) M$ y! G! V* `9 ^, o. _' g3 j
9-13 构建解码器（2） (09:22)' x3 T3 B8 o! H* f) i
9-14 构建解码器（3） (07:36)" A4 I( P0 ?) E) f1 m
9-15 构建解码器（4） (09:19)
. L3 N: ~9 P6 I9 n6 x/ S+ ^3 @9-16 构建解码器（5） (10:59)- T: J3 |; G9 O! i* A
9-17 构建解码器（6） (09:28)
" H% V L# U- k8 X- G0 z7 k9-18 构建解码器（7） (14:52)
4 C6 Q0 V. d9 y, r! B7 e3 c1 R9-19 构建解码器（8） (17:02)
/ y& c7 q7 J7 R; D2 t' ^. B9-20 构建优化器（1） (09:56)! j+ |: ?. m* l+ P5 \4 S
9-21 构建优化器（2） (08:48)
) q% }) t+ _ i' |4 }& g9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 T& `7 d P \# ~+ @9-23 输入检查 (11:51), `+ s- C/ \% h$ {% Z" R
9-24 训练模型 (11:59)2 j$ U9 |2 Y9 m
9-25 预测模型 (07:22)
; a C) y; \: f8 m3 c, n% w5 N" A6 H4 S
第10章 聊天机器人模型的训练和验证0 r$ g; @7 v& M- U0 z M% \7 F+ W
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
4 F+ {3 \0 i" R. s10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 a5 k5 {9 J7 r" \* K% L
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
, h& e( @$ | _# m7 b/ A; ]6 X10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
4 {4 O* c4 b, W5 s) q10-5 第一种模型训练（5） (25:35) r! z. i2 ~: B% ^. W
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)6 P$ w6 K: N& O7 F! S4 j
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
& [3 C" @# _/ a, b1 ]7 c" T$ I10-8 第二种模型训练（3） (05:34)$ ?) [( o; q6 N, h) ~9 c
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45), X* i0 u1 s3 O- x
! x$ P& @1 p7 k
第11章 Android的打包与发布
/ m9 U3 g" i S6 ?0 ?11-1 新建项目 (07:49)
- E6 Q9 O/ q" j' x3 `( z# g11-2 代码结构讲解 (17:15)5 J/ Y% C$ d3 {9 Y
11-3 私有变量的定义 (12:25)4 H) \' l* S5 l9 C
11-4 参数初始化 (11:54)
3 w4 s% K8 P4 f( j8 D" `( {11-5 听写UI监听器 (19:18)2 C+ C! l8 ?9 I- \; w7 a9 i
11-6 合成回调监听器 (05:58)
$ S& P7 u0 v! c1 N! O! V11-7 听写监听器 (27:14)0 z: ?' v: k& j
11-8 语音合成参数设置 (08:59)6 t0 w6 j: M; F% f8 g$ [
11-9 完善项目 (21:32)$ \ L1 Z" v& ]
11-10 打包发布 (07:15)
, O" U/ J# o4 ~6 R3 i
" g3 q1 Y8 t+ _& a$ r9 m& @3 H〖下载地址〗
9 N" T- S$ X6 s# d$ U% f, R; {" C# k
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3 ^. ^1 S' E5 o/ S
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